林寻的论文成功发表,在国内外学术界引起了轩然大波。
一个研一学生,竟能做出如此突破性的成果,赞誉如潮水般涌来。
树大招风。
在学校里,当林寻的论文成功顺利发表,在学术界引起轰动后,并非所有人都心怀善意。
医学系的陈风,一直视林寻为最大的竞争对手,
眼看林寻风头无两,
心中的嫉妒之火早已熊熊燃烧。
陈风自以为陈风暗中找到了打印店打工的同学王文,
利用金钱诱惑和威逼利诱,买通了他。
偷偷篡改了论文附录中几组关键的实验数据做得天衣无缝,
只等林寻因此被质疑、被调查,他便能坐收渔翁之利。
但他低估了林寻。
林寻不仅拥有特种兵的敏锐直觉,更有“AI启明”这双无形的眼睛。
论文提交前,“AI启明”在进行常规数据备份和交叉验证时,
敏锐地察觉到了存档版本与林寻本地加密备份之间的细微差异。
林寻得知后,
结合自己特种兵生涯中培养的反侦察能力,
迅速锁定了可能出现问题的环节——
打印店。
他没有声张,而是让“AI启明”暗中调取了打印店那段时间的监控录像,
并搜集了陈风与王文私下接触的证据。
很快,
那些曾经嫉妒林寻、暗中使坏的人,其恶行也被林寻通过匿名邮件的方式,
连同确凿证据一起,
直接发送给了学校学术委员会和纪委。
学校得知此事后,极为震怒。
学术不端是学术界的大忌,而这种恶意篡改他人成果的行为更是卑劣至极。
学校立刻成立调查组,经过核实,陈风买通王文篡改数据的事实确凿无疑。
最终,学校对这些嫉妒者进行了严厉的惩罚:
陈风被勒令退学,并记入档案;
王文也因协助作恶,受到了记大过处分,
并被开除了打印店的工作。
一场风波就此平息,学校以雷霆手段维护了学术的公平和正义。
林寻的论文风波平息后,生活似乎回归了正轨,
但花瑶的心中却燃起了一簇新的火焰。
在协助林寻排查数据异常、并与张宇就算法问题争执又和解的过程中,
她敏锐地意识到,医学的严谨与计算机技术的高效,
一旦碰撞融合,能爆发出多么惊人的力量。
尤其是看到AI启明在数据分析中展现的洞察力,
花瑶对跨学科研究产生了前所未有的浓厚兴趣。
“我想试试,”
一天,花瑶在图书馆找到正在查阅文献的林寻和张宇,
眼神里闪烁着兴奋的光芒,
“能不能将医学影像和临床数据结合起来,用机器学习的方法,
开发一种新的早期肺癌诊断模型。
现在很多肺癌发现时已经是晚期,
如果能通过AI辅助早期筛查,就能挽救更多生命!”
林寻和张宇对视一眼,都从对方眼中看到了赞赏。
“这个想法很棒!”
张宇率先表态,
“医学影像数据量巨大,人工阅片不仅耗时,
还容易漏诊误诊。
AI辅助诊断是未来的趋势。”
林寻也点头:
“有挑战性,但很有价值。
不过,你打算从哪里入手?”
“我想先从肺部CT影像的特征提取开始,”
花瑶拿出自己的初步构想图,
“然后结合患者的年龄、吸烟史、肿瘤标志物等临床数据,
构建一个多模态的诊断模型。”
理想很丰满,现实却骨感。
真正开始着手研究后,花瑶才发现自己跳进了一个“大坑”。
最大的困难,
便是如何将复杂且专业的医学数据,
准确无误地转换为计算机能够理解和处理的模型。
“你看,”
花瑶指着电脑屏幕上一堆DICOM格式的CT影像文件,
愁眉苦脸地对林寻和张宇说,
“这些影像数据包含了海量的信息,比如像素值、灰度、纹理特征……
哪些是对诊断有意义的?哪些是噪声?
我完全不知道该如何筛选和量化。
而且,医生看片时会结合临床经验进行主观判断,
这种‘经验’怎么教给计算机?”
她又调出另一个文档:
“还有这些临床数据,
有的是数值型(比如年龄),
有的是分类型(比如是否吸烟),
还有的是文本描述(比如症状)。
不同类型的数据如何标准化,
如何融合到一个模型里,
也是个大难题。
我试了几种特征工程的方法,效果都不理想。”
张宇凑过去看了看代码:
“你用的是传统的特征提取方法?
对于医学影像这种高维数据,
可能需要用深度学习,
比如卷积神经网络(CNN)来自主学习特征。”
“但CNN需要大量标注好的数据进行训练,”
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